ClickHouse/docs/zh/engines/table-engines/integrations/kafka.md
filimonov fbb22348ea
Refactor reading the pool setting & from server config. (#48055)
After #36425 there was a lot of confusions/problems with configuring pools - when the message was confusing, and settings need to be ajusted in several places.
See some examples in #44251, #43351, #47900, #46515.

The commit includes the following changes:
1) Introduced a unified mechanism for reading pool sizes from the configuration file(s). Previously, pool sizes were read from the Context.cpp with fallbacks to profiles, whereas main_config_reloader in Server.cpp read them directly without fallbacks.
2) Corrected the data type for background_merges_mutations_concurrency_ratio. It should be float instead of int.
3) Refactored the default values for settings. Previously, they were defined in multiple places throughout the codebase, but they are now defined in one place (or two, to be exact: Settings.h and ServerSettings.h).
4) Improved documentation, including the correct message in system.settings.

Additionally make the code more conform with #46550.
2023-03-30 16:44:11 +02:00

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/zh/engines/table-engines/integrations/kafka

Kafka

此引擎与 Apache Kafka 结合使用。

Kafka 特性:

  • 发布或者订阅数据流。
  • 容错存储机制。
  • 处理流数据。

老版格式:

Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
      [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers])

新版格式:

Kafka SETTINGS
  kafka_broker_list = 'localhost:9092',
  kafka_topic_list = 'topic1,topic2',
  kafka_group_name = 'group1',
  kafka_format = 'JSONEachRow',
  kafka_row_delimiter = '\n',
  kafka_schema = '',
  kafka_num_consumers = 2

必要参数:

  • kafka_broker_list 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
  • kafka_topic_list topic 列表 (my_topic)。
  • kafka_group_name Kafka 消费组名称 (group1)。如果不希望消息在集群中重复,请在每个分片中使用相同的组名。
  • kafka_format 消息体格式。使用与 SQL 部分的 FORMAT 函数相同表示方法,例如 JSONEachRow。了解详细信息,请参考 Formats 部分。

可选参数:

  • kafka_row_delimiter - 每个消息体(记录)之间的分隔符。
  • kafka_schema 如果解析格式需要一个 schema 时,此参数必填。例如,普罗托船长 需要 schema 文件路径以及根对象 schema.capnp:Message 的名字。
  • kafka_num_consumers 单个表的消费者数量。默认值是:1,如果一个消费者的吞吐量不足,则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过 topic 中分区的数量,因为每个分区只能分配一个消费者。

示例:

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  SELECT * FROM queue LIMIT 5;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
                            kafka_topic_list = 'topic',
                            kafka_group_name = 'group1',
                            kafka_format = 'JSONEachRow',
                            kafka_num_consumers = 4;

  CREATE TABLE queue2 (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
                       kafka_num_consumers = 4;

消费的消息会被自动追踪,因此每个消息在不同的消费组里只会记录一次。如果希望获得两次数据,则使用另一个组名创建副本。

消费组可以灵活配置并且在集群之间同步。例如如果群集中有10个主题和5个表副本则每个副本将获得2个主题。 如果副本数量发生变化,主题将自动在副本中重新分配。了解更多信息请访问 http://kafka.apache.org/intro

SELECT 查询对于读取消息并不是很有用(调试除外),因为每条消息只能被读取一次。使用物化视图创建实时线程更实用。您可以这样做:

  1. 使用引擎创建一个 Kafka 消费者并作为一条数据流。
  2. 创建一个结构表。
  3. 创建物化视图,改视图会在后台转换引擎中的数据并将其放入之前创建的表中。

MATERIALIZED VIEW 添加至引擎,它将会在后台收集数据。可以持续不断地从 Kafka 收集数据并通过 SELECT 将数据转换为所需要的格式。

示例:

  CREATE TABLE queue (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');

  CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
    FROM queue GROUP BY day, level;

  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;

为了提高性能,接受的消息被分组为 max_insert_block_size 大小的块。如果未在 stream_flush_interval_ms 毫秒内形成块,则不关心块的完整性,都会将数据刷新到表中。

停止接收主题数据或更改转换逻辑,请 detach 物化视图:

  DETACH TABLE consumer;
  ATTACH TABLE consumer;

如果使用 ALTER 更改目标表,为了避免目标表与视图中的数据之间存在差异,推荐停止物化视图。

配置

GraphiteMergeTree 类似Kafka 引擎支持使用ClickHouse配置文件进行扩展配置。可以使用两个配置键全局 (kafka) 和 主题级别 (kafka_*)。首先应用全局配置,然后应用主题级配置(如果存在)。

  <!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
  <kafka>
    <debug>cgrp</debug>
    <auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
  </kafka>

  <!-- Configuration specific for topic "logs" -->
  <kafka_logs>
    <retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
    <fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
  </kafka_logs>

有关详细配置选项列表,请参阅 librdkafka配置参考。在 ClickHouse 配置中使用下划线 (_) ,并不是使用点 (.)。例如,check.crcs=true 将是 <check_crcs>true</check_crcs>

Kerberos 支持

对于使用了kerberos的kafka, 将security_protocol 设置为sasl_plaintext就够了如果kerberos的ticket是由操作系统获取和缓存的。 clickhouse也支持自己使用keyfile的方式来维护kerbros的凭证。配置sasl_kerberos_service_name、sasl_kerberos_keytab、sasl_kerberos_principal三个子元素就可以。

示例:

  <!-- Kerberos-aware Kafka -->
  <kafka>
    <security_protocol>SASL_PLAINTEXT</security_protocol>
    <sasl_kerberos_keytab>/home/kafkauser/kafkauser.keytab</sasl_kerberos_keytab>
    <sasl_kerberos_principal>kafkauser/kafkahost@EXAMPLE.COM</sasl_kerberos_principal>
  </kafka>

虚拟列

  • _topic Kafka 主题。
  • _key 信息的键。
  • _offset 消息的偏移量。
  • _timestamp 消息的时间戳。
  • _timestamp_ms 消息的时间戳(毫秒)。
  • _partition Kafka 主题的分区。

另请参阅